1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada

BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Pada prakteknya, bidang kedokteran dan biologi mengandalkan visualisasi
untuk mempelajari struktur anatomi tubuh dan sel maupun fungsi biologis untuk
mendeteksi serta menangani berbagai penyakit atau kelainan yang mengganggu
proses hidup normal makhluk. Visualisasi secara konvensional dapat dilakukan
melalui pembedahan atau biopsi kemudian diamati ataupun dilakukan penelitian lebih
lanjut. Untuk pengamatan objek yang lebih kecil diperlukan bantuan mikroskop
dengan perbesaran nilai tertentu.
Seiring perkembangan teknologi, maka proses pengamatan ataupun penelitian
dilakukan secara digital. pengamatan dengan objek darah dilakukan untuk meneliti
kelainan yang terdapat pada sel darah atau melakukan penghitungan jumlah sel darah
merah. Namun penghitungan sel darah secara konvesional memerlukan ketelitian dan
konsentrasi dokter yang menganalisis untuk mendapatkan hasil yang akurat, serta
menghabiskan cukup banyak waktu bila sel darah yang dihitung cukup banyak.
Penghitungan jumlah sel darah merah dengan menerapkan operasi-operasi
pengolahan pada citra digital akan diperoleh hasil yang akurat dengan waktu yang
relatif cepat. Pada citra hasil pemotretan sekelompok objek yang seragam atau hampir
seragam, terdapat ciri-ciri yang khas pada setiap objek tersebut. Ciri khas tersebut
kemudian dijadikan sebagai patokan untuk menghitung jumlahnya. Pengamatan selsel darah merah yang berdekatan atau terkadang saling bertumpuk akan lebih sulit
untuk dianalisis, namun sepanjang ciri khas yang ditetapkan masih tampak maka selsel darah merah tersebut masih dapat dipecahkan.
1
1.2
Perumusan Masalah
Program simulasi ini mengimplementasikan teknik-teknik pengolahan citra
digital, dengan objek adalah sel darah merah atau biasa disebut eritrosit. Rumusan
masalah yang dapat diambil adalah :
1. Bagaimana program dapat mengubah citra yang memiliki intensitas
warna nilai RGB yang berbeda pada setiap perpaduan piksel warnanya,
menjadi sebuah citra yang baru dengan intensitas piksel warna RGB
dengan nilai yang sama (Grayscale) ?
2. Bagaimana perbedaan keakuratan jumlah sel darah merah pada nilai
threshold yang berbeda?
3. Bagaimana
program
dapat
menegaskan
sebuah
obyek
dan
menghilangkan gangguan tampilan pada sebuah Citra Grayscaling,
sehingga obyek dapat terlihat lebih jelas ?
4. Bagaimana program dapat melakukan rekonstruksi objek pada citra
sehingga objek dapat dikenali sebagai sel darah merah untuk kemudian
dihitung jumlahnya?
5. Bagaimana Metode Region Growing dan Region Filling pada teknik
pengolahan citra digital mampu memberikan solusi bagi proses
penghitungan jumlah sel darah merah?
1.3
Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dan kegunaan penelitian Tugas Akhir tentang aplikasi
pengolahan citra ini adalah sebagai berikut :
•
Sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan studi Teknik Informatika
di Universitas Kristen Duta Wacana.
•
Mahasiswa akan mengimplementasikan materi-materi perkuliahan yang
diperoleh di bangku kuliah serta penerapannya ke dunia nyata.
2
•
Melatih mahasiswa untuk menemukan masalah yang ada di dunia nyata,
kemudian menganalisa masalah tersebut dan membuat suatu pemecahan
yang berbasis pada teknologi informasi.
•
Menghasilkan program simulasi yang dapat menghitung jumlah sel darah
merah dalam bentuk citra digital melalui tahapan pengolahan citra mulai
dari
proses
grayscale
kemudian
pembersihan
noise
(filtering),
rekonstruksi sel darah merah (objek), hingga penghitungan objek.
1.4
Keaslian Penelitian
Tabel 1.1 Keaslian Penelitian
Tahun
Author
Judul
Hasil
2002 M. S. Ardisasmita Segmentasi dan Rekonstruksi Metoda
Citra Organ Dalam Tiga yang
Dimensi
Menggunakan
Matematika Morfologi dan
Triangulasi Dalaunay
2004 Diaz Hartadi
Sumardi
matematika
didasarkan
morfologi
pada
teori
himpunan, dapat digunakan untuk
mendeteksi dan mengidentifikasi
batas-batas
objek
agar
memperoleh segmentasi citra.
Penghitungan Nilai estimasi jumlah sel darah
Simulasi
Jumlah Sel Darah Merah
merah sebesar 3,9975 juta sel
dalam 1 mm3, sedangkan Blood
R. Rizal Isnanto
Cell Counter Sysmex KX-21
sebesar 4,79 juta sel dalam 1
mm3
2006 Rinaldi Munir
Aplikasi Image Thersholding Pemilihan
Untuk Segmentasi Objek
nilai
threshold
yang tepat sangat menentukan
keberhasilan segmentasi
2007 Fahmi S.T., M.Sc
PerancanganAlgoritma
Pengolahan
Menjadi
Citra
Citra
Polar
Pemrosesan citra iris mata dan
Mata menghasilkan bentuk antara
Iris berupa
citra
polar
untuk
3
Sebagai
Bentuk
Antara analisis
Sistem Biometrik
1.5
Terminologi dan Batasan Masalah
1.5.1
Terminologi
Piksel
klasifikasi
dan
ferivikasi.
: satu titik dalam satu grid berbentuk persegi atau juga beribu titik
yang secara individual dilukis menjadi suatu bentuk image yang
dihasilkan pada layar komputer atau pada kertas oleh sebuah printer.
Bit map
: sebuah image yang memiliki dua warna.
Filtering
: proses pembersihan noise dari objek yang tidak berkesesuaian pada
citra
Rekonstruksi : proses perbaikan pada citra
Segmentasi
1.5.2
: proses pengambangan atau pemisahan latar dengan objek pada citra.
Batasan Masalah
Berdasarkan permasalahan yang ada, maka sistem memiliki batasan masalah
sebagai berikut :
a. Citra yang akan diolah adalah hasil pemotretan sel darah merah
menggunakan kamera dan mikroskop khusus dengan perbesaran 100 kali.
b. Citra yang dipilih adalah citra 24 bit sehingga dikenali sebagai citra RGB
yang kemudian untuk penyederhanaan proses akan diubah menjadi aras
keabuan (grayscaling)
c. Efek GrayScale hanya bisa digunakan pada citra yang memiliki intensitas
warna RGB, dan proses lainnya hanya bisa digunakan setelah proses
grayscaling.
d. Yang dianggap sebagai noise pada citra biner adalah beberapa piksel yang
tidak bersesuaian dengan piksel obyek yang ada (berukuran kecil), sehingga
4
akan hilang pada saat teknik filtering dilakukan, dan obyek akan lebih jelas
maknanya.
e. Perancangan meliputi algoritma mulai dari pembacaan citra digital hingga
penghitungan jumlah sel darah merah dalam citra.
5